Các nhà khoa học đang phát hiện ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể thiết kế những thí nghiệm vật lý trông hoàn toàn xa lạ đối với các nhà nghiên cứu con người, nhưng lại mang lại kết quả tốt hơn đáng kể. Những thiết kế do AI tạo ra này đang gây ra những cuộc tranh luận về việc chúng ta thực sự nên gọi AI là gì và liệu chúng ta có đang chứng kiến những đột phá khoa học thực sự hay chỉ là việc khớp mẫu tinh vi.
Cuộc thảo luận tập trung xung quanh công trình gần đây nơi các thuật toán tối ưu hóa đã giúp cải thiện các máy dò sóng hấp dẫn và thí nghiệm quang học lượng tử. Tại LIGO , đài quan sát sóng hấp dẫn khổng lồ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI để thiết kế lại các phần của hệ thống phát hiện. Kết quả kỳ lạ đến mức các nhà khoa học ban đầu đã bác bỏ chúng vì cho rằng vô nghĩa.
Thông số kỹ thuật của máy dò sóng hấp dẫn LIGO:
- Chiều dài cánh tay máy dò: mỗi cánh dài 2,5 dặm
- Độ nhạy: Có thể phát hiện những thay đổi nhỏ hơn chiều rộng của một proton
- Tiến độ xây dựng: Bắt đầu năm 1994, phát hiện đầu tiên vào năm 2015
- Cải tiến tiềm năng từ AI: Độ nhạy tốt hơn 10-100 lần nếu các thiết kế AI được sử dụng từ ban đầu
 |
|---|
| Khám phá tác động của AI trong việc thiết kế các thí nghiệm vật lý sáng tạo |
Vấn Đề Thiết Kế Xa Lạ
Một trong những khía cạnh nổi bật nhất của những thí nghiệm do AI tạo ra này là chúng trông hoàn toàn xa lạ đối với các nhà khoa học con người. Các thiết kế thiếu tính đối xứng và sự tinh tế mà các nhà vật lý thường đánh giá cao, thay vào đó tạo ra những cấu hình phức tạp, xoắn xuýt có vẻ gần như ngẫu nhiên. Điều này đã được so sánh với các thiết kế ăng-ten tiến hóa của NASA từ nhiều thập kỷ trước, sử dụng thuật toán di truyền để tạo ra những cấu trúc tương tự kỳ lạ nhưng hiệu quả cao.
Cộng đồng chỉ ra rằng đây không hoàn toàn là lãnh thổ mới. Các kỹ thuật tối ưu hóa tương tự đã âm thầm cải thiện thiết kế ăng-ten, chip máy tính và các thành phần cơ khí trong nhiều năm. Điều khác biệt bây giờ là quy mô và sự chú ý của truyền thông mà những khám phá AI này đang nhận được.
 |
|---|
| Góc nhìn từ trên cao và máy móc phức tạp của một cơ sở phát hiện sóng hấp dẫn |
Cuộc Tranh Luận Về Thuật Ngữ
Một phần đáng kể của cuộc thảo luận tập trung vào việc liệu những công cụ này có nên được gọi là AI hay không. Các hệ thống được đề cập sử dụng gradient descent và tối ưu hóa topo thay vì các mô hình ngôn ngữ lớn mà hầu hết mọi người liên kết với trí tuệ nhân tạo ngày nay. Các nhà phê bình cho rằng việc gắn nhãn những chương trình tối ưu hóa này là AI là gây hiểu lầm và có thể được thúc đẩy bởi việc tăng tài trợ và sự chú ý đi kèm với nhãn AI.
Đó là một chương trình python sử dụng gradient descent kết hợp với tối ưu hóa topo để tìm các đồ thị tối thiểu tương ứng với một số thí nghiệm lượng tử mục tiêu.
Sự nhầm lẫn về thuật ngữ này phản ánh những lo ngại rộng lớn hơn về việc cường điệu AI che lấp những thành tựu kỹ thuật thực tế. Các công cụ này chắc chắn mạnh mẽ, nhưng chúng về cơ bản khác biệt với các chatbot và trình tạo hình ảnh đang thống trị các tiêu đề AI.
Công cụ Tối ưu hóa AI Được Sử dụng:
- PyTheus: Sử dụng gradient descent kết hợp với tối ưu hóa tôpô
- MELVIN: Được thiết kế cho các thí nghiệm quang học lượng tử
- Biểu diễn dựa trên đồ thị: Các thí nghiệm được biểu diễn dưới dạng đồ thị toán học với các nút và cạnh
- Ngôn ngữ lập trình: Python và PyTorch
Kết Quả Thực Tế So Với Tái Khám Phá
Tác động thực tế của những thí nghiệm do AI thiết kế này khác nhau đáng kể. Trong một số trường hợp, AI đã tái khám phá các kỹ thuật mà các nhà khoa học Nga đã phát triển từ nhiều thập kỷ trước nhưng đã tích hợp chúng vào các thiết kế thực tế mà các nhà nghiên cứu con người đã bỏ qua. Đối với các thí nghiệm về sự vướng víu lượng tử, tối ưu hóa AI đã tạo ra các cấu hình mới mà các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã thử nghiệm thành công vào cuối năm 2023.
Tuy nhiên, những người hoài nghi lưu ý rằng những thành tựu này, mặc dù ấn tượng, vẫn chưa dẫn đến những khám phá vật lý hoàn toàn mới. AI về cơ bản rất giỏi trong việc tìm các giải pháp tối ưu trong các định luật vật lý đã biết thay vì tiết lộ các hiện tượng chưa được biết đến trước đây. Một số người so sánh điều này với việc nhìn thấy các mẫu trong mây hoặc lá trà - việc khớp mẫu ấn tượng có thể không đại diện cho cái nhìn sâu sắc khoa học thực sự.
Các Kết Quả Thực Nghiệm Chính:
- Hoán đổi vướng víu lượng tử: AI đã tạo ra cấu hình mới được nhóm Trung Quốc thử nghiệm thành công vào tháng 12 năm 2023
- Giao thoa kế LIGO: AI đã tái khám phá các nguyên lý lý thuyết của Nga và tích hợp chúng vào thiết kế thực tế
- Tính toán mật độ vật chất tối: Công thức của AI đã vượt trội hơn các lý thuyết do con người tạo ra trong việc dự đoán phân bố vật chất tối
 |
|---|
| Một nhà khoa học tham gia vào thí nghiệm tỉ mỉ với công nghệ laser |
Nhìn Về Phía Trước
Cộng đồng vẫn chia rẽ về ý nghĩa lâu dài của những phát triển này. Những người lạc quan coi đây là khởi đầu của khám phá khoa học do AI thúc đẩy, nơi máy móc cuối cùng có thể đề xuất những lý thuyết vật lý hoàn toàn mới. Những người bi quan coi đây là tối ưu hóa tinh vi nhưng cuối cùng vẫn hạn chế và vẫn cần sự diễn giải và xác nhận của con người.
Điều rõ ràng là những công cụ này đang trở nên ngày càng có giá trị cho thiết kế thí nghiệm, ngay cả khi chúng chưa cách mạng hóa hiểu biết của chúng ta về vật lý. Như một nhà nghiên cứu đã lưu ý, việc có những thiết kế AI này trong quá trình xây dựng ban đầu của LIGO có thể đã cải thiện độ nhạy từ 10 đến 100 lần - một lợi thế thực tế đáng kể bất kể việc phân loại công nghệ cơ bản.
Tham khảo: AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work.